Transparent Object Depth Completion

由于现有的机器人抓取方法严重依赖深度图，因此透明物体的抓取和操作感知仍然是一个重大挑战，因为透明物体的独特视觉特性导致深度传感器捕捉的透明物体的深度图存在间隙和不准确性。为了解决这个问题，我们提出了一个透明物体深度补全的端到端网络，结合了基于单视角RGB-D的深度补全和多视角深度估计的优点。此外，我们引入了一个基于置信度估计的深度细化模块，用于融合来自单视角和多视角模块的预测深度图，进一步细化恢复的深度图。基于ClearPose和TransCG数据集的大量实验表明，与最先进的方法相比，我们的方法在复杂场景中具有更高的准确性和鲁棒性，尤其是在存在重要遮挡的情况下。

解决问题：论文旨在解决透明物体抓取和操作中的深度感知问题，因为现有的深度感知方法对于透明物体的独特视觉特性不适用。

关键思路：论文提出了一种端到端的网络，用于透明物体深度完成，结合了基于单视角RGB-D深度完成和多视角深度估计的优点。此外，论文还引入了一个基于置信度估计的深度细化模块，用于融合来自单视角和多视角模块的预测深度图，进一步提高了恢复深度图的精度。

亮点：论文在ClearPose和TransCG数据集上进行了广泛的实验，证明了我们的方法在存在重要遮挡的复杂场景中具有优越的准确性和鲁棒性，相比现有方法具有更好的性能。此外，论文还提供了开源代码。

相关研究：在这个领域中，最近的相关研究包括：《Transparent Object Recognition: A Comprehensive Benchmark and a New Learning-Based Method》、《Transparent Object Pose Estimation Using a RGB-D Sensor》等。